2. Melakukan uji asumsi klasik
Penghitunga n dalam uji asumsi klasik dalam penelitian ini akan menggunakan program SPPS 12. Model regresi linier berganda dapat
disebut sebagai model yang baik jika model tersebut terbebas dari asumsi- asumsi klasik statistik, baik itu multikolinearitas, autokorelasi, dan
heteroskedastisitas. a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak
valid untuk jumlah sampel kecil. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan nilai skewness yang
digunakan untuk mengetahui bagaimana distribusi normal data dalam variabel dengan menilai kemiringan kurva, dengan output SPSS for
windows 12. Nilai skewness yang baik adalah mendekati 0.
b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi ditemukan adanya korelasi antar va riabel independen Laba dan Arus Kas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi di antara variabel independen. Untuk menguji adanya multikolinearitas dapat dilihat pada tolerance value atau variance
inflation factor VIF. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan tolerance
value tidak kurang dari 0.1, maka model dapat dikatakan terbebas dari
multikolinearitas. c. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan
jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji ini dilakukan dengan
menggunakan metode grafik atau scatterplot. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi di antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam
rangkaian waktu time series data atau yang tersusun dalam rangkaian ruang cross-sectional data Sumodiningrat 1994: 231.
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-
1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi dapat dilakukan dengan
Kategori